QUINTA-FEIRA, 20 DE MARÇO DE 2025 - Horário 10:04
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ECO/ PRNewswire - Gartner identifica as principais tendências em Data & Analytics para 2025
Analistas do Gartner discutirão como empresas podem aproveitar essas tendências durante a Conferência Gartner Data & Analytics, que será realizada nos dias 28 e 29 de abril em São Paulo
SÃO PAULO, 20 de março de 2025 /PRNewswire/ -- O [Gartner, Inc|https://www.gartner.com/]. identificou as principais tendências de Data & Analytics (D&A) para 2025, que estão impulsionando o surgimento de uma ampla gama de desafios, incluindo questões organizacionais e humanas.
"D&A está passando do domínio de poucos para a onipresença", diz [Gareth Herschel|https://www.gartner.com/en/experts/gareth-herschel], Vice-Presidente e Analista do Gartner. "Ao mesmo tempo, os [líderes de Data & Analytics|https://www.gartner.com/en/data-analytics/research/cdao-effectiveness-diagnostic?utm_campaign=RM_GB_2023_ITDA_PP_PR1_CDAOEFF] estão sob pressão não para fazer mais com menos, mas para fazer muito mais com muito mais, o que pode ser ainda mais desafiador, uma vez que os riscos estão aumentando. Há certas tendências que ajudarão os líderes de D&A a atender às pressões, expectativas e demandas que estão enfrentando."
Os analistas do Gartner irão comentar mais sobre as principais tendências de Data & Analytics que os líderes de TI devem navegar e incorporar em sua [estratégia de D&A|https://www.gartner.com/en/data-analytics/topics/data-analytics-strategy] na [Conferência Gartner Data & Analytics|https://www.gartner.com/pt-br/conferences/la/data-analytics-brazil], que será realizada nos dias 28 e 29 de abril, no Sheraton São Paulo WTC Hotel.
Produtos de dados altamente consumíveis Para capitalizar os produtos de dados altamente consumíveis, os líderes de D&A devem se concentrar em casos de uso críticos para os negócios, correlacionando e dimensionando soluções para aliviar os desafios de entrega de dados. Priorizar a entrega de produtos de dados reutilizáveis e combináveis minimamente viáveis é essencial, permitindo que as equipes os aprimorem ao longo do tempo. Os líderes de Data & Analytics também devem chegar a um consenso sobre os principais indicadores de desempenho entre as equipes produtoras e consumidoras, o que é vital para medir o sucesso do produto de dados.
Soluções de gerenciamento de metadados O gerenciamento eficaz de metadados começa com metadados técnicos e se expande para incluir metadados de negócios para um contexto aprimorado. Ao incorporar vários tipos de metadados, as empresas podem viabilizar catálogos de dados, linhagem de dados e casos de uso orientados por Inteligência Artificial (IA). É fundamental selecionar ferramentas que facilitem a descoberta e a análise automatizadas de metadados.
Data fabric multimodal A criação de uma prática robusta de gerenciamento de metadados envolve a captura e a análise de metadados em todo o pipeline de dados. Os insights e as automações do data fabric fornecem suporte às demandas de orquestração, melhoram a excelência operacional por meio de DataOps e viabilizam produtos de dados.
Dados sintéticos Identificar áreas onde os dados estão ausentes, incompletos ou são caros de obter é crucial para avançar nas iniciativas de IA. Os dados sintéticos, como variações dos dados originais ou substituições de dados sensíveis, garantem privacidade e, ao mesmo tempo, facilitam o desenvolvimento da Inteligência Artificial.
Agentic Analytics Automatizar os resultados de negócios de circuito fechado com agentes de IA para análise de dados é transformador. Recomenda-se testar casos de uso que conectem insights a interfaces de linguagem natural e avaliar roadmaps de fornecedores para integração de aplicações de locais de trabalho digital. Estabelecer a [governança|https://www.gartner.com/en/data-analytics/topics/data-governance] minimiza erros e alucinações, ao mesmo tempo em que é essencial avaliar a prontidão dos dados por meio de princípios de dados prontos para Inteligência Artificial.
Agentes de IA Os [agentes de IA|https://www.gartner.com/en/information-technology/topics/ai-strategy-for-business] são valiosos para necessidades de automação adaptativa ad hoc, flexível ou complexa. Mais do que depender apenas de Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models - LLMs), outras formas de análise e Inteligência Artificial são necessárias. Os líderes de D&A devem permitir que os agentes de IA acessem e compartilhem dados entre aplicações sem problemas.
Pequenos Modelos de Linguagem É recomendável considerar Pequenos Modelos de Linguagem (Small Language Models - SLMs) em vez de Grandes Modelos de Linguagem para obter resultados de IA mais precisos e contextualmente apropriados em domínios específicos. Fornecer dados para geração aumentada por recuperação ou ajuste fino (fine-tuning) de modelos de domínio personalizados é recomendado, especialmente para uso on-premises para lidar com dados sensíveis e reduzir recursos e custos de computação.
IA composta A utilização de várias técnicas de IA aumenta o impacto e a confiabilidade da Inteligência Artificial. As equipes de D&A devem diversificar além da Inteligência Artificial Generativa (GenAI) ou dos LLMs, incorporando ciência de dados, Machine Learning (aprendizado de máquina), gráficos de conhecimento e otimização para obter soluções abrangentes de IA.
Plataformas de Inteligência de Decisão É fundamental fazer a transição de uma visão orientada por dados para uma visão centrada em decisões. Priorizar decisões de negócios urgentes para modelagem, alinhar práticas de inteligência de decisão (DI) e avaliar plataformas de DI são etapas recomendadas. A redescoberta das técnicas de ciência de dados e a abordagem dos aspectos éticos, legais e de conformidade da automação de decisões são essenciais para o sucesso.
Os líderes de Data & Analytics podem saber mais sobre como avaliar sua própria eficácia usando o [Gartner CDAO Effectiveness Diagnostic|https://www.gartner.com/en/data-analytics/research/cdao-effectiveness-diagnostic?utm_campaign=RM_GB_2023_ITDA_PP_PR1_CDAOEFF], uma ferramenta exclusiva que permite que os Chief Data & Analytics Officers (CDAOs) compreendam sua eficácia como líderes e descubram seus pontos fortes e áreas de melhoria.
Sobre a Conferência Gartner Data & AnalyticsOs analistas do Gartner fornecerão análises adicionais sobre tendências de Data e Analytics nas Conferências Gartner Data & Analytics, que acontecerão em 28 e 29 de abril em [São Paulo|https://www.gartner.com/en/conferences/la/data-analytics-brazil] (Brasil), de 12 a 14 de maio em [Londres|https://www.gartner.com/en/conferences/emea/data-analytics-uk] (Inglaterra); de 20 a 22 de maio em [Tóquio|https://www.gartner.com/en/conferences/apac/data-analytics-japan] (Japão); em 2 e 3 de junho em [Mumbai|https://www.gartner.com/en/conferences/apac/data-analytics-india] (Índia) e em 17 e 18 de junho em [Sydney|https://www.gartner.com/en/conferences/apac/data-analytics-australia] (Austrália). Siga as notícias e atualizações da conferência no X usando [#GartnerDA|https://twitter.com/search?q=%23GartnerDA&src=typd].
Sobre Gartner for Data & Analytics Leaders? O Gartner for Data & Analytics Leaders fornece insights objetivos e práticos para CDAOs e líderes de Data & Analytics, ajudando-os a acelerar sua estratégia e modelo operacional de D&A para aumentar o valor dos negócios. Informações adicionais estão disponíveis em [https://www.gartner.com/en/data-analytics|https://www.gartner.com/en/data-analytics]. Siga as notícias e atualizações do Gartner for Data & Analytics Leaders no [X|https://twitter.com/Gartner_inc] e [LinkedIn|https://www.linkedin.com/showcase/gartner-for-it-leaders/] usando #GartnerDA. Visite a [Sala de Imprensa|https://www.gartner.com/en/newsroom/topics/information-technology] do Gartner para obter mais informações e insights.
Sobre o Gartner O [Gartner, Inc.|https://www.gartner.com/en] fornece insights objetivos e acionáveis que impulsionam decisões mais inteligentes e um melhor desempenho para as prioridades de missão crítica das empresas. Para saber mais, visite [www.gartner.com|http://www.gartner.com/]
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FONTE Gartner